《表1 课程记录统计结果：基于Web数据挖掘的个性化网络教学平台的研究》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于Web数据挖掘的个性化网络教学平台的研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

根据课程的部分属性进行聚类分析，用以得到课程的热门程度。首先，进行数据预处理。根据需要，从教学数据库中选择2018年信息工程方向的课程信息表、学生选课信息表，将两张表进行关联生成新表，再从新表中随机各抽取100条记录，从课程年度被选修的次数、课程年度被查询的次数、课程年度评价得分三个角度对记录进行聚类分析得到表1，根据分析结果来划分课程的热门程度。其次，进行数据清洗。删除掉异常数据记录或是数据有缺的记录。最后，对统计结果进行聚类挖掘得到表2。本文设置聚类个数K值为3，分别代表热门课程（聚类标识为1）、一般课程（聚类标识为2）、冷门课程（聚类标识为3），对清洗过后有效的数据进行聚类。